Python/Seaborn: 数据点的内部水平分布是什么意思还是随机的？
Python/Seaborn: What does the inside horizontal distribution of the data-points means or is it random?
每次绘制（使用 Seaborn）时，直方图数据点的内部分布似乎几乎是 运行dom - 是为了便于阅读还是其他有意义的目的？
我正在使用 Python 3.0，Seaborn 为这个问题提供了名为 'tips' 的数据集。
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
在我 运行 下面两次相同的代码之后，我看到了内部点分布的差异。这是您可以 运行 几次的代码：
ax = sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips, alpha=.55,
palette='Set1', jitter=True, linewidth=1 )
现在，如果您查看这些图（例如，如果您 运行 它两次），您会注意到 2 个图之间的点分布不同：
请解释为什么 2 个单独的 运行 点分布不相同？另外，判断水平刻度上的那些点；有没有理由（例如）一个红点比其他红点更靠左，或者仅仅是为了便于阅读？
提前致谢！
经过更多研究，我认为数据点的分布是 random but uniform（感谢@ImportanceOfBeingErnest 指向代码）。因此，回答我自己的问题没有 hidden 在 distribution 方面的意思，水平范围只是为了可见性而设置，它也会改变或保持不变基于 set/notset 种子。
每次绘制（使用 Seaborn）时，直方图数据点的内部分布似乎几乎是 运行dom - 是为了便于阅读还是其他有意义的目的？
我正在使用 Python 3.0，Seaborn 为这个问题提供了名为 'tips' 的数据集。
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
在我 运行 下面两次相同的代码之后，我看到了内部点分布的差异。这是您可以 运行 几次的代码：
ax = sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips, alpha=.55,
palette='Set1', jitter=True, linewidth=1 )
现在，如果您查看这些图（例如，如果您 运行 它两次），您会注意到 2 个图之间的点分布不同：
请解释为什么 2 个单独的 运行 点分布不相同？另外，判断水平刻度上的那些点；有没有理由（例如）一个红点比其他红点更靠左，或者仅仅是为了便于阅读？
提前致谢！
经过更多研究，我认为数据点的分布是 random but uniform（感谢@ImportanceOfBeingErnest 指向代码）。因此，回答我自己的问题没有 hidden 在 distribution 方面的意思，水平范围只是为了可见性而设置，它也会改变或保持不变基于 set/notset 种子。